本文提出了一种改进的YOLOv5遥感图像检测方法。该方法使用了xxx算法来优化YOLOv5在遥感图像上的检测效果,并对模型进行了适应性的调整。实验证明,该方法在遥感图像的目标检测方面表现出了更高的准确
该数据集用于疲劳驾驶检测研究,标签采用txt格式,包含2914张图片,训练集和验证集的比例为8:2。图像类别包括closed_eye、closed_mouth、open_eye和open_mouth。
YOLOv5标志着Ultralytics对未来视觉AI方法的杰出研究成果,融合了数千小时的研究与开发经验,呈现出当今世界上备受欢迎的视觉AI模型。这一开源资源旨在助力用户充分发挥YOLOv5的潜力。建
本研究致力于探索YoloV5在车牌识别系统中的应用。通过深度学习技术,我们构建了一个高效、准确的车牌识别模型。该模型利用YoloV5的优势,在车牌检测与识别方面表现出色。实验结果表明,我们的系统能够在
利用Python编写了一个疲劳检测系统,结合了YOLOv5和dlib进行人脸标记。系统可以监测驾驶员的打哈欠次数、抽烟、喝水和玩手机等行为。实时展示眨眼次数、眼睛闭合程度、眨眼持续时间、打哈欠次数和嘴
项目以Python环境下的PyCharm和Anaconda为支撑,利用深度学习技术,包括YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8模型,实现了手势检测功能。采用了PyQt5进行界面设计,通过网络优化提高
本文所提供的YOLOv5 v7.0权重文件列表包括了多个文件,用于不同的检测任务。文件列表包括yolov5n.pt、yolov5n6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt、yolov5m
为了更有效地检测火灾和烟雾,我们使用了优秀的yolov5模型进行训练。这个模型能够更快、更准确地检测出烟雾和火焰。同时,我们对数据集进行了严格的筛选和整理,以确保模型的准确性。
该数据集包含2000张行人图片,已经使用yolov5格式进行标注,可用于目标检测和人体姿态估计等领域的研究和应用。数据集可自行划分训练集、验证集和测试集。下载地址请见文章底部链接。
YOLOv5表现卓越,特别是在Tesla P100上,它可以实现每秒140帧的快速检测。此外,YOLOv5通过数据加载器传递训练数据,并进行缩放、色彩空间调整和马赛克增强三种数据增强。据报道,YOLO
